Deepseek-V3 folosește o abordare sofisticată pentru a gestiona încărcătura experților în timpul procesului său de formare, folosind mai multe strategii inovatoare pentru a asigura utilizarea eficientă a arhitecturii sale de amestec de experți (MOE).
Echilibrarea încărcăturii fără pierderi auxiliare
Una dintre caracteristicile cheie ale Deepseek-V3 este strategia sa auxiliară fără pierderi pentru echilibrarea sarcinii. Această abordare minimizează degradarea performanței asociată de obicei cu încurajarea echilibrării sarcinii în modelele MOE. În loc să se bazeze pe pierderi auxiliare, care pot complica instruirea și să afecteze negativ performanța, Deepseek-V3 ajustează dinamic termenul de prejudecată asociat cu rutarea experților pe baza încărcării curente a fiecărui expert. Mai exact, dacă un expert este supraîncărcat, prejudecata este scăzută; În schimb, dacă un expert este subîncărcat, prejudecata este crescută. Această ajustare dinamică ajută la menținerea unei sarcini echilibrate între experți, fără a suporta costuri suplimentare de performanță [1] [5].Antrenament de predicție multi-token
Deepseek-V3 implementează, de asemenea, un obiectiv de formare de predicție multi-token (MTP), care permite modelului să prezică mai multe jetoane simultan. Acest lucru nu numai că îmbunătățește eficiența instruirii, dar îmbunătățește performanța generală a modelului, oferind semnale de instruire mai bogate. Cadrul MTP acceptă o mai bună pre-planificare a reprezentărilor de jetoane, ceea ce este deosebit de benefic pentru sarcini complexe [1] [6].Comunicare eficientă și gestionarea memoriei
Pentru a optimiza în continuare instruirea, Deepseek-V3 încorporează mecanisme de gestionare a costurilor de comunicare în mod eficient. Acesta restricționează rutarea astfel încât fiecare jeton să interacționeze cu un număr limitat de noduri, asigurându -se că calculul și comunicarea sunt aproape complet suprapuse. Această alegere de proiectare îmbunătățește semnificativ eficiența instruirii, reducând în același timp comunicarea cheltuielilor de comunicare [1] [2]. În plus, arhitectura modelului îi permite să fie instruită fără a fi nevoie de paralelism tensor, care necesită de obicei mai multe resurse de memorie și de calcul [5] [7].Stabilitatea în timpul antrenamentului
Procesul de instruire al Deepseek-V3 a fost remarcat pentru stabilitatea sa; Nu s -au întâlnit vârfuri de pierdere irecuperabile și nu a fost nevoie de derulare în timpul antrenamentului. Această stabilitate este crucială pentru menținerea managementului consistent al încărcăturii de experți în toată perioada de instruire [1] [4].În rezumat, manipularea Deepseek-V3 a încărcăturii experților în timpul antrenamentului combină tehnici avansate de echilibrare a sarcinii, strategii eficiente de predicție multi-token și protocoale de comunicare optimizate pentru a obține un model de înaltă performanță, menținând în același timp rentabilitate și stabilitate.
Citări:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://huggingface.co/deepseek-AI/deepseek-v3
[4] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[5] https://encord.com/blog/deepseek-AI/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=ip_umds_i5s
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-eficiency-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm- in-one-loc